In the second course of the Deep Learning Specialization, you will open the deep learning black box to understand the processes that drive performance and generate good results systematically.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Deep Learning
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von
Spezialisierung Deep Learningdeeplearning.aiÜber diesen Kurs
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Karriereergebnisse der Lernenden
11%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 2 von 5 in
Stufe „Mittel“
- Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
- A basic grasp of linear algebra & ML
Ca. 27 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Chinesisch (traditionell), Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Chinesisch (vereinfacht), Italienisch, Portugiesisch (Brasilien), Vietnamesisch, Koreanisch, Deutsch, Russisch, Türkisch, Englisch, Spanisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Tensorflow
- Deep Learning
- Mathematical Optimization
- hyperparameter tuning
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Stufe „Mittel“
- Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
- A basic grasp of linear algebra & ML
Ca. 27 Stunden zum Abschließen
Englisch
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von
deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
14 Stunden zum Abschließen
Practical Aspects of Deep Learning
Discover and experiment with a variety of different initialization methods, apply L2 regularization and dropout to avoid model overfitting, then apply gradient checking to identify errors in a fraud detection model.
14 Stunden zum Abschließen
15 Videos (Gesamt 131 min), 4 Lektüren, 6 Quiz
6 Stunden zum Abschließen
Optimization Algorithms
Develop your deep learning toolbox by adding more advanced optimizations, random minibatching, and learning rate decay scheduling to speed up your models.
6 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 92 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
7 Stunden zum Abschließen
Hyperparameter Tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks
Explore TensorFlow, a deep learning framework that allows you to build neural networks quickly and easily, then train a neural network on a TensorFlow dataset.
7 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 103 min), 5 Lektüren, 3 Quiz
Bewertungen
- 5 stars88,27 %
- 4 stars10,55 %
- 3 stars0,99 %
- 2 stars0,11 %
- 1 star0,05 %
Top-Bewertungen von IMPROVING DEEP NEURAL NETWORKS: HYPERPARAMETER TUNING, REGULARIZATION AND OPTIMIZATION
von NA13. Jan. 2020
After completion of this course I know which values to look at if my ML model is not performing up to the task. It is a detailed but not too complicated course to understand the parameters used by ML.
von DS27. Okt. 2018
This was a fantastic course. Andrew Ng explains these concepts so clearly and provides practical examples that enhance the learning. Thanks again. I just loved the course as well as its predecessor.
von YL20. Feb. 2018
very useful course, especially the last tensorflow assignment. the only reason i gave 4 stars is due to the lack of practice on batchnorm, which i believe is one of the most usefule techniques lately.
von HJ10. Juni 2020
great and practical insight. carefully crafted assignments. still coding in python and the quirks coming with it are sometimes of equal difficulty if not worse than understanding the explained theory
Über den Spezialisierung Deep Learning
The Deep Learning Specialization is a foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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